Die Weiterbildung vermittelt grundlegende Kompetenzen in der Konzeption relationaler Datenbanken sowie in der Anwendung zentraler Data-Science-Methoden. Im Fokus stehen die Entwicklung konsistenter Datenmodelle, die strukturierte Aufbereitung von Datenbeständen und die analytische Auswertung komplexer Datensätze. Ziel ist es, tragfähige Datenarchitekturen zu entwickeln und diese methodisch fundiert für datengetriebene Analysen zu nutzen.
Modul 1: Grundlagen des Datenbankdesigns
Modul 2: Datenmodellierung und Strukturierung
Modul 3: Data-Science-Methoden und Analyseverfahren
Modul 4: Integration und Anwendung im Unternehmenskontext
Modul 1: Grundlagen des Datenbankdesigns
Konzeption relationaler Strukturen- Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel
- Beziehungen und Integritätsregeln
- Normalisierung und Datenkonsistenz
- Dokumentation von Datenbankarchitekturen
Modul 2: Datenmodellierung und Strukturierung
Abbildung fachlicher Anforderungen- Erstellung konzeptioneller und logischer Datenmodelle
- Definition geeigneter Datentypen
- Vorbereitung von Daten für Analysezwecke
- Qualitätssicherung von Datenstrukturen
Modul 3: Data-Science-Methoden und Analyseverfahren
Systematische Auswertung von Daten- Deskriptive Statistik und explorative Analyse
- Grundlagen von Regressions- und Klassifikationsverfahren
- Erkennung von Mustern und Trends
- Bewertung von Analyseergebnissen
Modul 4: Integration und Anwendung im Unternehmenskontext
Von Datenarchitektur zu Entscheidungsunterstützung- Verknüpfung von Datenbank und Analyseumgebung
- Ableitung relevanter Kennzahlen
- Interpretation analytischer Ergebnisse
- Berücksichtigung von Datenschutz und Governance
Absolventinnen und Absolventen können relationale Datenbanken fachgerecht konzipieren und für Data-Science-Analysen nutzbar machen. Sie strukturieren Datenbestände methodisch, wenden grundlegende Analyseverfahren an und unterstützen datenbasierte Entscheidungsprozesse durch konsistente Datenarchitekturen.